Plusy i minusy baz danych SQL i NoSQL dla aplikacji uczenia maszynowego

Pytanie, czy użyć bazy danych SQL czy NoSQL dla aplikacji uczenia maszynowego, jest trudne. Każde podejście ma wady i zalety, a ostatecznie decyzja zależy od konkretnych potrzeb aplikacji. Bazy danych SQL doskonale nadają się do zastosowań wymagających złożonych zapytań i manipulacji danymi. Strukturalny charakter danych SQL ułatwia wykonywanie operacji, takich jak łączenia i agregacje. Ponadto większość baz danych SQL zapewnia solidną obsługę transakcji, co jest ważne dla zapewnienia integralności danych. Bazy danych NoSQL są natomiast bardziej elastyczne pod względem modelowania danych. Może to być korzystne dla aplikacji, które mają złożone lub zmieniające się wymagania dotyczące danych . Bazy danych NoSQL są również bardziej skalowalne niż bazy danych SQL, co jest ważne w przypadku aplikacji, które mają szybko rosnąć. Ostatecznie decyzja, jakiego typu bazy danych użyć w aplikacji do uczenia maszynowego, zależy od konkretnych potrzeb aplikacji. Jeśli aplikacja wymaga złożonych zapytań i manipulacji danymi, prawdopodobnie najlepszym wyborem będzie baza danych SQL. Jeśli aplikacja ma szybko rosnąć lub ma złożone wymagania dotyczące danych, lepszym rozwiązaniem może być baza danych NoSQL.

Podstawą nauki o danych są dane. System zarządzania bazą danych (DBMS) jest często używany do przechowywania danych. Języki DBMS służą do komunikacji i interakcji z systemem. SQL (Structured Query Language) to język skryptowy używany do interakcji z bazami danych. Kolejnym terminem w dziedzinie baz danych są bazy danych NoSQL, które zyskały na popularności w ostatnich latach. Dane w bazach danych NoSQL, które są nierelacyjnymi bazami danych, nie są przechowywane w tabelach ani rekordach. Zamiast otwartej architektury przechowywania danych, struktura przechowywania danych jest dostosowana do konkretnych wymagań.

Istnieją cztery typy baz danych: zorientowane na kolumny, zorientowane na dokumenty, oparte na parach klucz-wartość i bazy danych grafów . MongoDB, jako przykład Pythona, jest bazą danych zorientowaną na dokumenty. Zaletą baz NoSQL w porównaniu z innymi typami baz danych jest to, że pozwalają one na swobodniejsze projektowanie struktury danych. Z drugiej strony bazy danych SQL mają bardziej sztywną strukturę i bardziej ograniczoną liczbę typów danych. Najlepszą opcją dla początkujących byłoby rozpoczęcie od SQL, a następnie przejście do NoSQL. Każdy ma swój własny zestaw zalet i wad, więc powinieneś pomyśleć o zaletach i wadach każdego z nich pod względem danych, aplikacji i łatwości użytkowania. Chociaż SQL działa lepiej niż NoSQL i do pewnego stopnia na odwrót, nie mogę powiedzieć, że jest lepszy. Możesz podjąć najlepszą decyzję na podstawie tego, co obserwujesz.

Bazy danych NoSQL mają wiele zalet w porównaniu z relacyjnymi bazami danych. Są elastycznymi modelami danych, mają bardzo szybkie zapytania i są łatwe w użyciu dla programistów, ponieważ mają modele danych skalowane zarówno w poziomie, jak iw pionie. Bazy danych NoSQL zwykle używają bardzo elastycznych schematów.

Zapytanie SQL działa lepiej niż zapytanie NoSQL, ponieważ jest zgodne z właściwościami ACID w zakresie spójności danych, integralności danych i nadmiarowości danych.

Wiele nowoczesnych aplikacji, takich jak gry, urządzenia mobilne i Internet, wymaga baz danych o elastycznych, skalowalnych, wydajnych i wysoce funkcjonalnych możliwościach, dzięki czemu bazy danych NoSQL idealnie nadają się do tych środowisk.

Jeśli Twoja aplikacja wymaga wysokiego poziomu elastyczności w czasie wykonywania, dobrym pomysłem jest również unikanie NoSQL. Spójność jest niezbędna, jeśli nie ma zmian na dużą skalę pod względem ilości danych, dlatego bazy danych SQL są lepszym wyborem.

Czy Sql czy Nosql jest lepszy do uczenia maszynowego?

Jakie są niektóre powody, dla których bazy danych NoSQL są wybierane zamiast MySQL w przypadku uczenia maszynowego, wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego w projektach na dużą skalę? Istnieje duża ilość danych przechowywanych w bazach danych SQL, ale tylko na jednej maszynie, z najpoważniejszą wadą baz danych SQL.

Jeśli chodzi o decyzję, którą bazę danych kupić, powinieneś wybrać relacyjną bazę danych (SQL) lub nierelacyjną bazę danych (NoSQL). Zrozumienie różnic między nimi ma kluczowe znaczenie w celu podjęcia świadomej decyzji dotyczącej typu bazy danych wymaganej w projekcie. Relacyjne moduły bazy danych lepiej nadają się do dużych zbiorów danych, ponieważ można je ustrukturyzować w sposób dynamiczny, co jest niezbędne w przypadku dużych zbiorów danych. Para klucz-wartość, oparta na dokumentach baza danych wykresów lub magazyn z szerokimi kolumnami to rozsądne wybory, w zależności od wymagań. W rezultacie żaden pojedynczy dokument nie może mieć własnej, unikalnej struktury, co umożliwia tworzenie dokumentów bez posiadania ustalonej struktury. Jeśli chodzi o NoSQL, toczy się wiele dyskusji, szczególnie w kontekście big data i analizy danych. Bazy danych NoSQL mogą być tworzone przez społeczność lub wynajmowane przez zewnętrznego eksperta do zarządzania i konfigurowania.

Ogólnie rzecz biorąc, NoSQL wykonuje te same operacje odczytu i zapisu na jednostce danych, co SQL na bazie danych NoSQL. Google, Yahoo i Amazon to przykłady firm, które opracowały bazy danych NoSQL dla dużych zbiorów danych. Tradycyjne relacyjne bazy danych nie były w stanie obsłużyć zwiększonej ilości danych z powodu niewystarczającej mocy obliczeniowej. Bazę danych NoSQL można skalować w poziomie, dzięki czemu w razie potrzeby staje się ona większa i wydajniejsza. Te aplikacje, oprócz tego, że idealnie nadają się do zastosowań bez określonych definicji schematu, takich jak systemy zarządzania treścią, aplikacje big data i analizy w czasie rzeczywistym, doskonale nadają się również do obsługi niestandardowych definicji schematu.

Przechowywanie i zarządzanie danymi w bazie danych ma kluczowe znaczenie dla jej działania. Są używane przez badaczy, analityków danych i inżynierów uczenia maszynowego w celu przechowywania i uzyskiwania dostępu do dużych ilości danych.
Bazy danych SQL różnią się od baz NoSQL na wiele sposobów. Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego mogą ich używać do przechowywania danych, metadanych modeli, funkcji i parametrów operacyjnych.
W przypadku przechowywania klucz-wartość bazy danych SQL są zwykle szybsze niż bazy danych NoSQL. Z drugiej strony niektóre bazy danych NoSQL mogą nie w pełni obsługiwać transakcje ACID, co powoduje niespójność danych.

Nosql vs Sql: co jest lepsze dla analityków danych?

Jeśli interesuje Cię tylko przechowywanie danych, NoSQL może być lepszą opcją, jeśli nie potrzebujesz wszystkich wymaganych możliwości wykonywania zapytań. Do najpopularniejszych narzędzi wśród analityków danych należą MongoDB, Cassandra i DynamoDB. Oprócz tego, że są wyjątkowo trwałe, wydajne i skalowalne, każda z tych baz danych jest idealna do przechowywania i wyszukiwania danych.